融合集成学习与CNN深度学习的高意向潜客挖掘方法及系统

本发明公开了一种融合集成学习与CNN深度学习的高意向潜客挖掘方法及系统，包括获取用户订购信息原始数据并进行处理分析；分析业务目标，对数据进行特征工程得到全量特征集合；分别建立LightGBM集成学习模型和Random Forest集成学习模型，获得两个集成学习模型输出的评价指标和全量特征信息，对两个集成学习模型输出结果进行分析，得到最终的重要特征集合；建立预测潜客的CNN深度学习模型；从积分营销的历史数据筛选伪高潜用户；用CNN深度学习模型输出的预测潜客对伪高潜用户进行过滤，获得最终的潜客信息。通过本发明的方案能够自动化处理大量数据，全面挖掘和利用数据资产，提升决策的全面性和准确性。